視頻監(jiān)控中人群人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法研究.pdf

1、隨著人類生產(chǎn)活動(dòng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速增加，導(dǎo)致群體性異常事件與日俱增，從而對(duì)整個(gè)社會(huì)公共安全和穩(wěn)定構(gòu)成了威脅。通過人群人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化特性分析可以有效預(yù)防群體性異常事件，因此統(tǒng)計(jì)監(jiān)控場景下的人群人數(shù)是人群安全態(tài)勢中的一個(gè)重要研究內(nèi)容，也是視頻監(jiān)控領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題，課題研究具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文主要研究了人群人數(shù)統(tǒng)計(jì)中存在的一些問題。首先，在人群前景檢測算法檢測到的人群前景中常存在孔洞和斷裂問題，該問題將會(huì)影響后續(xù)人群塊特

2、征的提取和模型的訓(xùn)練；其次，像素特征和紋理特征能有效描述不同密度等級(jí)人群，如何更好的融合這些不同的特征以提高訓(xùn)練模型的性能，是本課題研究的第二個(gè)主要問題；最后，傳統(tǒng)人群人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法需要標(biāo)記大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，這將會(huì)明顯增加人力和財(cái)力。針對(duì)這些問題，本文展開了以下相關(guān)研究和分析。
　　(1)針對(duì)人群前景檢測算法中出現(xiàn)的前景孔洞和斷裂問題，研究并提出了一種結(jié)合二次輪廓提取和漫水填充的方法，該方法在人群目標(biāo)塊比較集中時(shí)能更加有效填充前

3、景目標(biāo)塊的孔洞。
　　(2)針對(duì)像素特征和紋理特征具有描述不同密度人群的特性，提出了一種動(dòng)態(tài)融合像素特征和紋理特征的方法，該方法根據(jù)人群目標(biāo)塊遮擋嚴(yán)重程度動(dòng)態(tài)融合像素特征和紋理特征，充分利用了不同類型特征描述不同密度人群的特點(diǎn)。
　　(3)針對(duì)訓(xùn)練模型時(shí)需要標(biāo)記大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)問題，研究了一種基于遷移學(xué)習(xí)的方法，該方法從與目標(biāo)場景相似人群場景遷移已經(jīng)標(biāo)記的人群數(shù)據(jù)，以補(bǔ)充目標(biāo)場景訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而節(jié)省了人力物力。
　　(4)在